Gli algoritmi influenzano sempre più le nostre scelte formative, orientando percorsi e desideri. Il ruolo del formatore però rimane fondamentale per orientare, con la sua esperienza, il partecipante e renderlo più autonomo e motivato.

Il mondo della formazione online sta vivendo una trasformazione profonda. Non si tratta solo di nuove piattaforme e-learning, ambienti di apprendimento virtuale o tecniche didattiche. La vera rivoluzione è invisibile, e riguarda gli algoritmi che, senza che ce ne accorgiamo, influenzano cosa ci viene proposto, quali corsi incontriamo per primi e persino che cosa desideriamo approfondire. La domanda che emerge è cruciale: siamo noi a scegliere cosa imparare o sono i sistemi di raccomandazione a guidare il nostro desiderio di apprendimento?

Il ruolo invisibile degli algoritmi tra desiderio e apprendimento

In ogni settore della società e della nostra esperienza digitale interagiamo con algoritmi che modellano le nostre esperienze digitali; suggerimenti di video, articoli consigliati, percorsi formativi suggeriti dalle piattaforme di e-learning. L’idea di fondo è che questi sistemi ci conoscano meglio di quanto noi stessi sappiamo. Se un partecipante cerca un corso di design, il sistema gli mostrerà contenuti correlati, anticipando i suoi interessi futuri. In apparenza è un vantaggio: si risparmia tempo e si scoprono percorsi coerenti. Ma questa stessa logica rischia di limitare l’orizzonte formativo, incanalando il desiderio dentro strade già battute.

Gli algoritmi sono costruiti per massimizzare l’engagement, non per garantire un apprendimento autentico. Ciò significa che, spesso, vengono privilegiati contenuti “popolari” o quelli che più facilmente trattengono l’attenzione, rispetto a percorsi che richiedono impegno critico e costanza. La formazione diventa così simile a un feed di intrattenimento: stimolante, ma raramente trasformativa.

Desiderio e predizione

Il concetto di desiderio è complesso, soprattutto in relazione all’apprendimento. Desiderare non significa soltanto volere qualcosa che già conosciamo, ma anche scoprire bisogni latenti, spingersi oltre ciò che è immediatamente accessibile. Un algoritmo, però, non può cogliere la dimensione autentica del desiderio: può solo predire comportamenti sulla base di dati passati. Così, ciò che ci viene offerto è una proiezione delle nostre azioni precedenti, non una vera apertura verso ciò che potremmo volere in futuro.

In questa tensione, il partecipante rischia di confondere il suggerimento automatico con una scelta autonoma. Per questo sono sempre più rilevanti i dati di tracciamento del partecipante al corso e-learning. Sono questi dati che meglio riescono a contribuire alla sua reale crescita nella formazione. Unito a ciò il ruolo dell’e-learning facilitator è fondamentale per semplificare, orientare, consigliare il partecipante nei suoi bisogni di apprendimento.

La voce degli esperti in tema di desiderio e apprendimento

Molti educatori hanno iniziato a interrogarsi su queste dinamiche. George Siemens, uno dei teorici del connettivismo e tra i pionieri dell’e-learning, ha osservato: “L’apprendimento è un processo che si svolge all’interno di ambienti caotici e complessi, e non può essere pienamente previsto o controllato da un algoritmo”. Questa riflessione mette in luce una tensione fondamentale: il rischio di ridurre la complessità del desiderio umano a un calcolo predittivo.

In sintesi, l’algoritmo non può sostituire il ruolo della curiosità, dell’intuizione e della capacità critica. Può supportare, ma non guidare in maniera esclusiva.

Come migliorare la logica della piattaforma per coniugare desiderio e apprendimento

Occorre operare un cambio di paradigma: La piattaforma e-learning non deve agire come un social network o una piattaforma di streaming video. Quindi, non deve focalizzarsi su trattenere l’utente, proporre pacchetti di corsi, fidelizzare in modo automatizzato. Occorre invece indagare su talenti nascosti, lacune formative, interessi, desideri e in base a questi orientare il progetto didattico e l’offerta formativa.

Come mantenere un apprendimento autentico

In breve per offrire al partecipante un reale spazio di autonomia formativa le soluzioni possibili sono:

• coltivare la capacità critica, interrogandosi sul perché un contenuto ci viene suggerito;
• diversificare le fonti, esplorando piattaforme e risorse non guidate da algoritmi di raccomandazione;
• Offrire molte occasioni di confronto tra i partecipanti e di apprendimento collaborativo:
• dedicare tempo alla ricerca attiva, senza limitarsi a ciò che appare per primo;
• valorizzare il ruolo dei formatori, che possono accompagnare il partecipante con un orientamento meno predittivo e più relazionale.

Queste pratiche non eliminano l’influenza degli algoritmi, ma restituiscono al partecipante un ruolo attivo nella costruzione del proprio percorso.

Naturalmente, non si tratta di demonizzare gli algoritmi. Hanno un valore innegabile: aiutano a orientarsi in cataloghi vastissimi, a personalizzare i percorsi, a rendere più accessibile la formazione. Il problema sorge quando questa logica diventa totalizzante, lasciando poco spazio al caso, alla curiosità e alla scoperta inattesa.

In futuro, probabilmente, vedremo nascere sistemi più trasparenti, in cui il partecipante potrà decidere se seguire la via suggerita o esplorare alternative meno prevedibili. La vera sfida sarà trovare un equilibrio tra predizione e libertà, tra efficienza e desiderio.

Desiderio e apprendimento. Il ruolo delle organizzazioni

Anche le aziende e le istituzioni che adottano soluzioni di e-learning hanno un ruolo cruciale. Non basta affidarsi alle raccomandazioni automatiche: è importante progettare ecosistemi digitali costruiti su misura, che stimolino l’esplorazione, che aprano finestre su contenuti inattesi e che incoraggino il partecipante a diventare protagonista. Un’organizzazione che punta tutto sull’efficienza rischia di ridurre la formazione a un processo meccanico. Al contrario, chi valorizza la dimensione del desiderio apre la strada a un apprendimento più profondo e trasformativo.

In conclusione, alla domanda iniziale — chi decide davvero cosa vogliamo imparare? — non esiste una risposta univoca. Gli algoritmi hanno certamente un peso crescente, ma il desiderio di apprendere rimane una forza irriducibile che nessuna formula matematica può contenere del tutto. La responsabilità, allora, ricade su piattaforme, formatori e partecipanti. Riconoscere il ruolo invisibile delle raccomandazioni, ma anche preservare spazi di autonomia, esplorazione e sorpresa.

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